Что это такое
Предиктивная аналитика — это подход к работе с данными, при котором накопленная история поведения клиентов используется для прогнозирования их будущих действий. Алгоритм или аналитик ищет повторяющиеся паттерны: какие действия предшествовали покупке, на каком этапе клиенты уходили, какие сегменты аудитории приносили больше денег. На основе этих паттернов строится прогноз — кому, когда и с каким сообщением выходить на контакт.
Важно понимать, что предиктивная аналитика не требует дорогих платформ и сложной автоматизации. Большую часть работы можно делать вручную, опираясь на данные, которые у любой компании уже есть: история сделок, записи звонков, поведение на сайте, сезонность спроса.
Как внедрить
Начинать надо с аудита того, что уже собрано. Если в компании есть CRM, там, как правило, лежит достаточно данных для первых выводов: средний цикл сделки, на каком этапе воронки чаще всего отваливаются клиенты, какой тип первого обращения чаще заканчивается покупкой — звонок, письмо или заявка с сайта.
Следующий шаг — сегментировать клиентскую базу по поведению, а не по демографии. Демографические признаки вроде возраста или города почти ничего не говорят о готовности купить. Поведенческие признаки говорят гораздо больше: клиент открывал письма последние три месяца, но не переходил по ссылкам; клиент запрашивал коммерческое предложение дважды за полгода; клиент купил один раз и больше не возвращался. Каждый из этих сегментов требует отдельного подхода и отдельного сообщения.
После сегментации можно выстраивать логику опережающих касаний. Если данные показывают, что клиенты из определённого сегмента обычно возвращаются через четыре месяца после первой покупки, не нужно ждать, пока они сами напомнят о себе. Письмо или звонок за две недели до предполагаемого момента возврата работает лучше, чем реакция на уже сформировавшийся запрос.
Как отслеживать результат
Главный ориентир — не количество касаний, а их конверсия в целевое действие в разбивке по сегментам. Если письма, отправленные в момент предполагаемого возврата клиента, конвертируются в повторную покупку заметно лучше, чем письма по всей базе, предиктивная логика работает.
Раз в квартал полезно пересматривать сами паттерны. Поведение клиентов меняется, и модель, которая была точной полгода назад, может устареть. Для этого достаточно вернуться к исходным данным и проверить, сохраняются ли те же закономерности на свежей выборке.
Предиктивная аналитика без автоматизации требует больше ручного труда, но логика остаётся той же: понять, что предшествует нужному действию клиента, и выйти на контакт раньше, чем это действие созреет само по себе.